容灾架构设计 云上数据库架构设计 数据库概览及上云分析、华为云关系型数据库、华为云非关系型数据库、华为云数据库生态 云上大数据架构设计 大数据技术发展趋势、华为云大数据服务、华为云大数据解决方案、数据湖治理中心（DGC） 云上应用架构设计 云应用架构的背景与特征、微服务架构的设计

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提

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什么是华为云SAP解决方案？ 在华为云上部署SAP业务软件，能够充分利用华为云大规格、高性能、高安全和高可靠的能力，以及全生命周期的管理服务，帮助企业简化管理、节省成本、高效运营，快速实现数字化转型。 详情请参见华为云SAP官网。 父主题： 概念篇

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数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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方案概述 应用场景 该解决方案通过华为云GeminiDB+ GaussDB (for MySQL)服务组合，提供一个开箱即用的秒杀大促数据库解决方案，适用于电商行业秒杀大促场景，客户对业务稳定性、性能要求高，同时对数据一致性有要求，保证不出现超卖。 方案架构 该解决方案可自动化完成 GeminiDB和GaussDB(for

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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华为云SAP解决方案有什么优势？ 华为是市面上唯一一家硬件原厂商转型云服务商，凭着其多年在硬件领域的技术积累在解决方案整体拥有以下优势： 高性能的SAP云平台：华为云平台的SAP IO性能达到SAP认证规格的4-5倍，是其他云厂商的2-3倍。 大规格：华为云支持单节点最大4TB、集群最大30TB的SAP

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None 服务介绍 华为云Astro大屏应用服务视频 介绍什么是Astro大屏应用 09:18 低码轻松实现数据可视化，帮助企业把数数清楚 新手入门 华为云Astro大屏应用服务视频 介绍AstroCanvas界面各个功能菜单 05:43 入门指引 华为云Astro轻应用服务视频

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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